March 13, 2026
| المرحلة | الجدول الزمني | الأنشطة الرئيسية | المخرجات |
|---|---|---|---|
| تحديد المتطلبات | الأسبوع الأول | التعاون مع فريق الإنتاج لتحديد المواصفات الحرجة | وثيقة المتطلبات الفنية التفصيلية |
| تقييم الحل | الأسبوع 2-3 | مقارنة 3 حلول رؤية بالذكاء الاصطناعي (CloudVision Pro، Defectify، PixelSense Local) | قائمة مختصرة بـ 3 خيارات قابلة للتطبيق مع تحليل التكلفة/الدقة |
| اختبار تجريبي | الأسبوع الرابع | تجربة لمدة أسبوع على الخط 3 مع PixelSense Local | دقة كشف 99.2%، معدل إيجابي خاطئ 0.3% |
| تكامل النظام | الشهر 1-2 | تركيب الأجهزة على 12 خطًا، التكامل مع نظام إدارة الإنتاج (MES)، تدريب الفريق | نشر كامل للنظام عبر جميع خطوط الإنتاج |
| التحسين والتحويل | الشهر 3 | تعطيل الفحص اليدوي، ضبط نموذج الذكاء الاصطناعي | صفر عمليات فحص يدوية، دقة تزيد عن 99% |
| المقياس | قبل | بعد | التحسن |
|---|---|---|---|
| معدل اكتشاف العيوب | 78% | 99.2% | +21.2% |
| معدل العيوب المشحونة | 3.2% | 0.8% | -75% |
| وقت الفحص لكل وحدة | 8 دقائق | 1.5 دقيقة | -81% |
| تكاليف إعادة العمل الشهرية | 450 ألف درهم إماراتي | 115 ألف درهم إماراتي | -74% |
| مرتجعات العملاء | 2.1% | 0.4% | -81% |
| تأخيرات الإنتاج | 40/شهر | 6/شهر | -85% |
| عائد الاستثمار السنوي | - | 4.759 مليون درهم إماراتي | فترة استرداد 4 أشهر |
